云計算對組織使用和部署網(wǎng)絡的方式產(chǎn)生了巨大的影響。從廣泛采用的公共云到更昂貴的私有云，以及更復雜和多方面的混合云或多云環(huán)境，云計算幫助為企業(yè)帶來了靈活性、多功能性和可伸縮性。這是第一次，云解決方案使人們能夠隨時隨地訪問計算資源，而不受設備接口和位置的限制。

　　云計算給計算世界帶來了一場真正的革命。但這是通往更美好未來的墊腳石。

　　盡管蒸汽機在科學進步的歷史上發(fā)揮了革命性的作用，但它是一個里程碑，讓我們?yōu)楦冗M的電動發(fā)動機做了準備。同樣，我們現(xiàn)在有了邊緣計算作為處理云環(huán)境缺點的更先進的后繼者。

　　云計算需要在執(zhí)行計算任務后，收集數(shù)據(jù)并發(fā)送到云上，然后接收結(jié)果。整個過程會導致延遲問題，因為數(shù)據(jù)必須在不同區(qū)域的數(shù)據(jù)中心之間傳輸。邊緣計算通過在數(shù)據(jù)生成的地方附近方便存儲和計算，解決了這個延遲問題。

　　到目前為止，物聯(lián)網(wǎng)設備的所有數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理和計算任務主要依賴于云計算環(huán)境。但隨著邊緣計算成為一種更加可靠、性能驅(qū)動和高效的解決方案，物聯(lián)網(wǎng)設備可以通過加入邊緣網(wǎng)絡進一步提高其產(chǎn)出和效率。通過參與邊緣網(wǎng)絡，物聯(lián)網(wǎng)設備還可以進一步提高邊緣計算網(wǎng)絡的速度、性能和響應能力。

　　邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)

　　邊緣計算可以有效地解決物聯(lián)網(wǎng)設備面臨的連接問題。通過將關鍵數(shù)據(jù)處理功能轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡邊緣或數(shù)據(jù)來源附近，邊緣計算可以幫助連接設備在網(wǎng)絡連接較差的情況下保持相同的效率水平。

　　雖然大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設備的處理能力有限，但邊緣計算通過處理網(wǎng)絡最邊緣的本地密集型處理需求，為它們提供了幫助。這有助于物聯(lián)網(wǎng)設備以幾乎為零的延遲響應各種緊迫需求。物聯(lián)網(wǎng)設備依賴于本地處理能力的不斷發(fā)展的需求，實際上正在發(fā)展邊緣計算網(wǎng)絡，以整合邊緣數(shù)據(jù)中心。邊緣數(shù)據(jù)中心和本地數(shù)據(jù)處理還將在物聯(lián)網(wǎng)設備和中央云服務器之間提供額外的安全層。

　　核心物聯(lián)網(wǎng)邊緣架構(gòu)的關鍵功能

　　雖然物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器越來越多地出現(xiàn)在邊緣網(wǎng)絡中，但對于未來的物聯(lián)網(wǎng)應用程序開發(fā)者和策略師來說，了解物聯(lián)網(wǎng)邊緣架構(gòu)的關鍵組成部分和特征很重要。讓我們來看看這些關鍵組件或特性。

　　復雜事件管理：復雜事件處理(CEP)軟件解決方案構(gòu)建在云中，并被推到網(wǎng)絡邊緣。

　　機器學習和人工智能模型：機器學習模型在本地訓練設備以適應用戶偏好，并從在網(wǎng)絡邊緣和云服務器中進一步處理的用戶數(shù)據(jù)中提取相關見解。

　　物聯(lián)網(wǎng)應用：通過使用CEP軟件解決方案和ML模型，許多物聯(lián)網(wǎng)設備現(xiàn)在可以在網(wǎng)絡邊緣運行應用。

　　離線支持：網(wǎng)絡邊緣的離線數(shù)據(jù)存儲有助于在必要時解決有關數(shù)據(jù)可用性的問題。

　　數(shù)據(jù)管理：物聯(lián)網(wǎng)設備使用邊緣計算來接聽電話，詢問他們必須在邊緣數(shù)據(jù)中心存儲和處理哪些數(shù)據(jù)，以及他們必須將哪些數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫艘赃M行進一步的計算。

　　物聯(lián)網(wǎng)為邊緣網(wǎng)絡增值的5種方式

　　物聯(lián)網(wǎng)設備通過參與邊緣計算網(wǎng)絡，可以在很大程度上提高網(wǎng)絡效率和性能。以下是物聯(lián)網(wǎng)設備為邊緣網(wǎng)絡帶來高價值增值的主要方式：

　　物聯(lián)網(wǎng)設備通過參與邊緣計算網(wǎng)絡，可以在很大程度上提高網(wǎng)絡效率和性能。以下是物聯(lián)網(wǎng)設備為邊緣網(wǎng)絡帶來高附加值的關鍵方法：

　　數(shù)據(jù)采集：當物聯(lián)網(wǎng)設備加入邊緣網(wǎng)絡時，它允許在網(wǎng)絡的外部邊緣本地存儲和處理數(shù)據(jù)。這在很大程度上減少了數(shù)據(jù)處理的延遲。

　　改進的處理能力：隨著先進的低功耗芯片組被打包以裝備任何具有強大處理能力的設備，在網(wǎng)絡邊緣本地執(zhí)行密集的計算任務不再困難。

　　廣泛的覆蓋范圍：由于機載數(shù)據(jù)收集和處理能力，通過邊緣計算得到提升，網(wǎng)絡可以快速擴展和擴展其服務。

　　增強的可視性：由于本地化的數(shù)據(jù)處理和計算，邊緣數(shù)據(jù)中心允許更輕松的審查。由于數(shù)據(jù)管理和計算是在網(wǎng)絡的最邊緣進行的，所以可以很容易地查看和評估內(nèi)部的情況。

　　改進的通信和協(xié)作：邊緣計算通過將連接能力擴展到多個網(wǎng)絡，實際上有助于更好的協(xié)作和通信，實現(xiàn)實時增值。由于5G網(wǎng)絡的推出已經(jīng)指日可待，許多跨不同生態(tài)位和環(huán)境的新型物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器可能會根據(jù)特定的用戶需求交換數(shù)據(jù)并與數(shù)據(jù)協(xié)作。

　　結(jié)論

　　邊緣計算的作用與聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設備的出現(xiàn)和普及密切相關。目前，物聯(lián)網(wǎng)設備和邊緣計算實際上發(fā)揮著互補作用，對終端用戶的利益具有重大影響。隨著聯(lián)網(wǎng)設備的協(xié)調(diào)，邊緣計算將給我們帶來一個即時滿足的新時代。